Python open-cv在嘈杂的图像中查找线条

92vpleto 于 12个月前发布在 Python

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我想在这个

中找到深灰色的对角线，背景相当嘈杂，亮度有梯度。（当打开.png时，这条线几乎看不见，但如果我将其读为灰度，这条线会变得更加明显。）
我尝试了不同的模糊，阈值和精明的边缘检测组合。我能想到的最好的办法是：

img_blur = cv.bilateralFilter(img, 3, 120, 120)
thresh = cv.adaptiveThreshold(img_blur, 255, cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv.THRESH_BINARY, 501, 3)

这导致了这个

。这里仍然有相当多的噪音在背景和线路中断。
我尝试了一些形态操作（扩张，侵 eclipse ，打开，关闭），但没有真实的的改善。
应用类似lines = cv.HoughLines(thresh, rho=1, theta=np.pi / 180, threshold=130)的东西给我留下了这个

。这就是我想要的，但是130的阈值对类似的图像不起作用，并且会找不到或找不到太多的线。

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/77181517/python-open-cv-find-lines-in-noisy-image

1条答案

按热度按时间

zf9nrax11#

您可以尝试首先使用Hessian检测图像中的脊，然后使用阈值。这在您的示例图像上似乎工作正常。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.feature import hessian_matrix, hessian_matrix_eigvals

def detect_ridges(img: np.ndarray, sigma: int = 3) -> np.ndarray:
    img = cv2.equalizeHist(img.astype(np.uint8))

    elements = hessian_matrix(img, sigma, use_gaussian_derivatives=False)
    eigvals = hessian_matrix_eigvals(elements)

    cv2.normalize(eigvals[0], eigvals[0], 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).astype(np.uint8)

    return eigvals[0]

original_image = cv2.imread("zkN7m.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
ridges = detect_ridges(original_image)

thresholded = cv2.adaptiveThreshold((255-ridges).astype(np.uint8), 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 3, 2)

plt.imshow(thresholded, cmap="bone")

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